Deep Learning はじめました【CIFAR-10の識別】 - sonickun.log
最近趣味で機械学習の勉強をしていて、中でもDeep Learningに興味を持って取り組んでいたので、備忘録としてブログにまとめておきます。 はじめに 本稿の目的は Deep Learning で実際に画像識別を行う Deep Leraning の特性を理解する（性能向上について考察を行う） の2点です。Deep Learningの概要・アルゴリズムについてはあまり触れません。ニューラルネットやDeep Learningについて参考にした書籍・Webサイトは以下の通りです。 書籍 深層学習(機械学習プロフェッショナルシリーズ) Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 データサイエンティスト養成読本 機械学習入門編 初めてのディープラーニング --オープンソース"Caffe"による演習付き はじめてのパターン認識 Web 初心者でも今すぐ機械学習・ディ
Large-Scale Item Categorization in e-Commerce Using Multiple Recurrent Neural Networks
Large-Scale Item Categorization in e-Commerce Using Multiple Recurrent Neural Networks Precise item categorization is a key issue in e-commerce domains. However, it still remains a challenging problem due to data size, category skewness, and noisy metadata. Here, we demonstrate a successful report on a deep learning-based item categorization method, i.e., deep categorization network (DeepCN), in a
Hierarchical Softmaxの性質 - Qiita
これはHierarchical Probabilistic Neural Network Language Model に登場するHierarchical Softmax(以降hSm)について簡単に書くものです． 分類問題(特にsoftmax関数)に関する基本的な知識を必要とします．あとハフマン木がどのように構成されるかについて知っている方と理解がスムーズに進むかと思います． 手法の背景 Neural Networkを用いて文字列の生成をする場合，一般にラベル(単語)の予測にはSoftmax関数が用いられる．Softmax関数は$m_l = \langle \mathbf{w}_l, \mathbf{x} \rangle$とした時， で定義される関数である．自然言語で語彙を考える場合，辞書は数万単位のサイズになる．そのため，$Z=\sum_k^K exp(m_k)$の計算が非常にハイコスト
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